تحليل بيانات المبيعات
تفاصيل العمل
1️⃣ هدف المشروع
يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات المبيعات واستخراج رؤى تساعد في اتخاذ القرارات التجارية من خلال فهم:
أداء المبيعات عبر الزمن
أكثر المنتجات مبيعًا
الفئات التي تحقق أعلى إيرادات
سلوك العملاء وقيمتهم
اتجاهات نمو الإيرادات
2️⃣ مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)
في أعلى الـ Dashboard تم عرض أهم مؤشرات الأداء:
Order ID : 1465
عدد الطلبات الإجمالي.
Total Freight : 916K
إجمالي تكلفة الشحن لجميع الطلبات.
Order Detail : 24K
عدد تفاصيل الطلبات (عدد المنتجات المباعة داخل الطلبات).
AVG Sales CYC : 7
متوسط دورة المبيعات.
Total AMT : 2.93M
إجمالي قيمة المبيعات.
Total Line : 30.09M
إجمالي قيمة خطوط الطلبات.
Total Due : 33.93M
إجمالي المبلغ المستحق بعد إضافة الضرائب والشحن.
هذه المؤشرات تعطي نظرة سريعة عن الأداء العام للمبيعات.
3️⃣ تحليل المبيعات حسب فئة المنتج (Category Analysis)
يعرض الرسم:
Sum of Total Quantity by Category
الفئات الرئيسية للمنتجات:
Bikes
Clothing
Components
Accessories
النتائج
Bikes هي الفئة الأكثر مبيعًا من حيث الكمية.
Clothing تأتي في المرتبة الثانية.
Components في المرتبة الثالثة.
Accessories الأقل مبيعًا.
الاستنتاج
الشركة تعتمد بشكل كبير على مبيعات الدراجات كمصدر رئيسي للإيرادات.
4️⃣ تحليل المنتجات الفرعية (Subcategory Analysis)
يعرض الرسم:
Total Quantity by Product SubCategory
أكثر المنتجات مبيعًا:
Road Bikes
Mountain Bikes
Touring Bikes
Helmets
Tires and Tubes
الاستنتاج
منتجات الدراجات نفسها تحقق أعلى حجم مبيعات.
المنتجات المكملة مثل الخوذ والإطارات لها طلب جيد لكنها أقل من الدراجات.
هذا يساعد الشركة على:
معرفة المنتجات الأكثر طلبًا
تحسين إدارة المخزون
التركيز على المنتجات الأكثر ربحية
5️⃣ تحليل المبيعات السنوية (Annual Sales Analysis)
يعرض الرسم:
Sum of Annual Sales by Year
المبيعات حسب السنة:
2011
2012
2013
2014
النتائج
2013 حققت أعلى مبيعات.
2014 أقل نسبيًا.
هناك نمو تدريجي في المبيعات حتى 2013.
الاستنتاج
يمكن تفسير ذلك بـ:
زيادة الطلب على المنتجات
توسع السوق
تحسن استراتيجيات البيع
6️⃣ تحليل المبيعات حسب الربع السنوي (Quarterly Sales)
يعرض الرسم:
Sum of LineTotal by Year and Quarter
تم استخدام:
DATEPART(QUARTER, OrderDate)
لاستخراج الربع السنوي.
النتائج
بعض الأرباع تحقق مبيعات أعلى من غيرها.
يمكن ملاحظة مواسم بيع قوية.
الفائدة
يساعد هذا التحليل في:
التخطيط للمخزون
تحسين الحملات التسويقية
توقع الطلب الموسمي
7️⃣ الفلاتر التفاعلية (Interactive Filters)
تم إضافة فلتر حسب السنة:
2011
2012
2013
2014
يمكن للمستخدم:
تحليل أي سنة بشكل منفصل
مقارنة الأداء بين السنوات
8️⃣ التقنيات المستخدمة في المشروع
SQL Server
تم استخدامه في:
استخراج البيانات
تجميع البيانات
تحليل المبيعات
أهم التقنيات المستخدمة:
Aggregation Functions
GROUP BY
CASE
Window Functions
DATEPART
Power BI
تم استخدامه في:
بناء Dashboard تفاعلية
إنشاء Visualizations
عرض KPIs
تحليل الاتجاهات
9️⃣ القيمة التي يقدمها المشروع
يساعد هذا التحليل الشركات على:
معرفة المنتجات الأكثر مبيعًا
فهم سلوك العملاء
تحليل الاتجاهات الزمنية للمبيعات
اتخاذ قرارات تسويقية أفضل
تحسين إدارة المخزون
? الأدوات المستخدمة
Power BI